Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
#### 5.2.1 シミュレータの入力項

インプットは7つのデータベース（DB）からなる。

## (1) 不要物発生量DB

不要物発生量DBは，ごみ排出量勘定モデルのインプットデータとして活用される．本DBのデータソースは，各市町において主催な調査実績があれば，そのデータを活用するが，詳細な調査実績がない場合は，環境省がとりまとめている一般廃棄物処理実態調査 $ ^{5)} $ のごみ処理状況を活用する．本調査結果は，全国の市区町単位毎に，生活系ごみ，事業系ごみ別のごみ搬入量，計画収集ごみ量，直接搬入ごみ量のそれぞれについて，混合ごみ，可燃ごみ，不燃ごみ，資源ごみ，粗大ごみ，その他の分別区分毎のデータが整理されている．また，焼却処理およびその他の中間処理の処理量，直接資源化量，施設資源化量，集団回収量に関するデータも整理されている．

作成したDBは，後述のモデルでの取り扱いを考え，1人1日当たり排出量に換算し，厨芥，紙類，布類，プラスチック類，金属類，ガラス類，陶磁器類，ゴム・皮革，草木，大型ごみに区分し，それらを表5.2.1に示す細区分毎に，総排出量，可燃，不燃，粗大，資源毎に配分した．表5.2.1の区分毎のごみ量が実際に集計されていれば，モデルの精度は高まるが，現実的には，困難であることから，ここでは，既往研究 $ ^{6)} $ により調査されたデータを参考に配分比率を求め，作成した．

ここで1人1日当たり排出量に換算した理由は，ごみの収集プロセスを計算する際に，GISのメッシュデータを用いることを想定しており，メッシュ内人口からごみ量を推定できるようにするためである．

表5.2.1 不要物発生量データベースの一例（神戸市）

1人1日当たり排出量	総排出量	排出量	可燃	不燃	粗大	資源ごみ1	資源ごみ2	資源ごみ3	資源ごみ4	集団回收量
厨芥	324.8	324.8	324.8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
紙類	新聞紙	109.7	32.9	32.9	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	76.8
雑誌	72.3	43.4	43.4	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	28.9
上質紙	12.9	12.9	12.9	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
段ボール	48.3	38.6	38.6	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	9.7
飲料用紙パック	6.2	6.2	6.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
紙箱、紙袋、包装紙	92.7	92.7	92.7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
その他の紙(手紙、おむつ等)	122.9	122.9	122.9	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
布類	21.4	19.2	18.8	0.4	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	2.1
チブラス	PETポトル	12.9	5.2	5.1	0.1	0.0	7.8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
PETポトル以外のポトル	10.5	10.0	8.8	1.2	0.0	0.5	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
パック・カップ、トレイ	17.9	17.9	17.1	0.7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
プラ袋	67.8	67.1	66.5	0.7	0.0	0.7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
その他のプラ(商品等)	18.9	18.7	10.3	8.4	0.0	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
金属類	スチール缶	15.5	6.2	6.0	0.2	0.0	9.3	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
アルミ缶	7.8	3.1	3.0	0.1	0.0	4.7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
缶以外の鉄類	8.4	8.3	1.2	7.1	0.0	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
缶以外の非鉄金属類	1.8	1.8	0.3	1.5	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
ガラス	リターナブルびん	7.8	7.8	0.8	7.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
ワンウェイびん(カレット)	36.2	14.5	1.4	13.0	0.0	21.7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
その他のガラス	3.9	3.1	0.3	2.8	0.0	0.8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
陶磁器類	3.2	3.2	0.3	2.9	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
ゴム・皮革	4.9	4.9	4.1	0.8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
草木	23.8	23.8	23.8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
大型ごみ	繊維類(布団、カーペット等)	5.3	5.3	1.6	0.0	3.7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
木材(タンス、椅子等)	14.8	14.8	1.5	0.0	13.3	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
自転車、ガスレンジ等	11.6	11.6	0.0	1.2	10.5	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
小型家電製品	4.0	4.0	0.0	1.2	2.8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
大型家電製品	8.2	8.2	0.0	0.0	8.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
合計	1,096.6	933.3	845.5	49.3	38.4	45.7	0.0	0.0	0.0	117.6
## (2) 政策DB

政策DBは，ごみ排出量勘定モデルにおける政策導入によるごみ排出量の変化に関わるパラメータ設定の基礎データとして活用する．本DBのデータソースは，各市町の一般廃棄物処理基本計画，日本の廃棄物，および，これまでの廃棄物処理等科学研究費補助金の報告書，廃棄物施策に関する文献，図書である．

このDBは，一般廃棄物の有料化の導入によるごみ減量効果，分別収集の導入による分別種別毎のごみ量の変化，事業系古紙のリサイクル導入による効果，大規模事業所に対するごみ量削減指導による削減効果等を調査し，整理することを目的とした．しかし，各種のごみ量削減効果は，都市の規模やこれまでのごみ行政の変遷の差など，多くの要因が影響し，一義的に決定することは困難である．神戸市や豊中市では，その他プラの分別収集を全市的に行う前に，地域を限定し，モデル的に先行実施し，効果を検証後，全市に導入している．これまでの先行事例や調査研究を参考に，政策導入の効果のパラメータを設定することは可能であるが，このように実地域での検証に基づくパラメータの設定の方がよりモデルの精度は高くなる．そのため，後述するが，モデルとしては政策導入による効果のパラメータを任意に設定できる形とした．本DBは，意思決定者がパラメータの設定をする際の参考になるものである．

## (3) 行財政・土地・産業活動情報DB

行財政・土地・産業活動情報のDBのデータソースは，国勢調査，商業統計，工業統計，住宅・土地統計調査，住宅地図，道路地図，土地利用，社会生活基本調査等である．これらのデータを，GISを用いて，各市町単位あるいは，1kmメッシュ単位での整理を行った．各種のデータを，GISを用いて有機的に重ね合わせることで，空間的に状況を把握することが可能である．また，時間断面毎によるデータを収集し，整理することにより，時間的な変化の情報の整理も可能である．ここでは，一例として，ごみ排出量の基本単位として用いた人口の空間分布を図5．2．2に示す．
(a) 2010年

(b) 2030年(推計値)

図5.2.2 行財政・土地・産業活動情報DBの一例（人口分布）
## (4) 施設DB

施設DBのデータソースは，環境省がとりまとめている一般廃棄物処理実態調査 $ ^{5)} $ の施設整備状況である．このデータは，全国のごみ処理施設の供用開始年度や処理能力，年間処理量，発電量，ごみの物理組成（廚芥，紙，プラ類等）割合等が整理されている．

このデータソースを基に，施設の立地位置を調べ，GISを用いて，施設の諸元を空間的に整理した．一例を図5.2.3に示す．

図5.2.3 施設DBの一例
## (5) 技術DB

技術DBのデータソースは，実処理施設への複数回にわたるヒアリング，プラントメーカーを招いてのワークショップ，意見交換会を通じて得た現段階におけるごみ焼却施設の省エネ技術，発電の高効率化技術に関するものである．これらを通じて得た処理規模と発電効率，ボイラ出☐排ガス温度と発電効率，排ガス処理方式の違いによる発電効率等を関数形として表現し，モデルへ適用することとした．特に，近年，採用技術が増えてきている4MPaG×400℃方式における処理能力と発電効率の関数形を図5.2.4に示す．

図5.2.4 技術DBの一例（処理能力と発電効率の関係）

## (6) ストック・マネジメントDB

ストック・マネジメントDBは，廃棄物処理分野におけるPFI/PPP手法の導入に関するデータを整理し，ストック・マネジメントの基本的な考え方をまとめた．廃棄物分野のPFI/PPP手法の調査の先行事例としては，PFI/PPP推進協議会により，平成22年度廃棄物処理施設官民連携推進部会調査報告書 $ ^{7} $ がある．

また，本研究における廃棄物処理施設に対するストック・マネジメントを導入する重要性は以下のように考えた。

・再資源化が進み，また，人口減少が予想される地域が多いため，処理量が減少する．施設能力の余剩分をどのように取り扱うかをあらかじめ定める時期に来ている．

・廃棄物需要の量だけでなく，その質の変化が，施設の機能・能力に大きく影響する．質の変化の見通しと，その見通しを超えた場合をも想定したリスク管理が求められる．

・施設の立地場所が分散している。1自治体に複数の施設がある場合の空間的な要素を考慮する必要があるとともに，複数の自治体での連携を視野に入れる時代となり，その場合の連携のあり方が問われるようになった。

・複数の施設で構成される場合，その施設の技術水準や製造時期（すなわち経過年数）がまち
まちである．個々の施設の能力に応じた総合的なマネジメントが必要である．

・ひとつの施設の複数の部品によって構成され，全体の施設に対する重要度，劣化速度，維持・管理の容易さなどが多様である．複雑な部品構成の関連を踏まえながら，最適なマネジメントを求める問題を解かねばならない．

## (7) エリア境界DB

今後の人口減少に対する廃棄物処理，行財政の健全化のためには，施設の集約化，処理の広域化を図っていく必要がある．エリア境界DBは，その集約化，広域化を図るエリア単位を検討する際に活用する．本DBのデータソースは，現況における県民局や県政局と呼ばれる，各県，地域により既に分類されている複数の市町にまたがるエリア境界に関するもの．また，平成10年頃のごみ焼却施設のダイオキシン対策の一環として検討された廃棄物処理の広域化計画に関する資料などが参考となる．このエリア境界DBは広域化などの管理運営をオペレーションの空間単位の変更を容易にするための機能を有す．

#### 5.2.2 ごみ排出量勘定モデル

人口減等の活動の変化および収集方式と分別類型の変更に従って，ごみの成分，量，排出量が変化する．1kmグリッド毎の人口とごみ排出量は，次のように配分し直し，現状の総量で一致するように配分する．人口は，2005年の国勢調査データをベースとし，グリッド毎の人口比率を設定する．

比率を設定するにあたり，2010年以降の将来人口の分布の推定では，①国勢調査時のメッシュ間の比率を用いる方法（各メッシュの増減率は一律であると仮定）と②時間経過による人口変化率（例えば，2005年と2010年の比）より，メッシュ毎に人口増減率を設定（各メッシュの過疎化と集約化を考慮）し，配分する方法が候補となる．本研究では①の2005年の国勢調査時の比率を用いる方法を採用した．

ごみ量は，先述の不要物発生量DBをもとに，1人1日当たり総ごみ排出量（＝生活系（計画収集量＋直接搬入量）+事業系（計画収集量＋直接搬入量）+集団回収）を市町毎に定め，各メッシュの人口に乗じて算出した.

ごみの物理組成に関しては，既往研究 $ ^{6} $ より表5.2.2の比率を用いた．この比率は，実績値がある場合は，それを使用できるように変更可能なモデルパラメータとしている．

政策導入によるごみ量の減少は，関数形で表現する線形型，指数型，基準年に対して年度毎に低減率を設定できる任意設定型をインターフェースとして用意した．線形型，指数型を選択した場合はモデルパラメータとして，係数を，任意設定型を選択した場合は，各年度の低減率を直接入力する．表5.2.2にごみの物理組成別のパラメータ入力インターフェースを示す．
表5.2.2 ごみの物理組成のモデルパラメータ（初期値）

不用物発生量
ごみ組成	既往研究
の設定値
[g/(人・日)]	百分率
[(%)]
厨芥	251	30%
紙類	新聞紙
雑誌
上質紙
段ボール
飲料用紙パック
紙箱、紙袋、包装紙
その他の紙(手紙、おむつ等)	84.8
55.9
0
37.3
4.8
71.6
95	10%
7%
0%
4%
1%
9%
11%
布類	16.5	2%
プラスチツ	PETボトル
PETボトル以外のボトル
パック・カップ、トレイ
プラ袋
その他のプラ(商品等)	10
8.1
13.8
52.4
14.6	1%
1%
2%
6%
2%
金属類	スチール缶
アルミ缶
缶以外の鉄類
缶以外の非鉄金属類	12
6
6.5
1.4	1%
1%
0%
ガラス	リターナブルぴん
ワンウェイぴん(カレット)
その他のガラス	6
28
3	1%
3%
0%
陶磁器類	2.5	0%
ゴム・皮革	3.8	0%
草木	18.4	2%
大型ごみ	繊維類(布団、カーペット等)
木材(タンス、椅子等)
自転車、ガスレンジ等
小型家電製品
大型家電製品	4.1
11.4
9
3.1
6.3	0%
1%
100%
837.3	100%

(引用元：北大-総合廃棄物処理評価プログラム(2005))

#### 5.2.3 収集・運搬距離の勘定モデル

ごみ排出量勘定モデルにて算定したメッシュ毎のごみ量は,メッシュ重心にて発生するとし,当該メッシュの輸送先のごみ焼却施設を現状の収集エリアをもとに設定する．将来,施設の集約化がなされた場合は,集約先の施設を輸送先として設定する．

ごみ焼却施設への収集・運搬距離は，メッシュの重心と焼却施設の2点間の直線距離をGISで計測し，直線距離に道路状況を考慮するための換算係数を乗じて算定する．また，収集区分毎（可燃，不燃，粗大，資源等）に収集するものとし，積み込み作業の作業時間，収集頻度を考慮し，作業人員，往復回数，収集距離，人件費等を算定する．収集車両の燃料消費率，価格，整備費等は既往研究 $ ^{6,8)} $ を参考に設定し，原単位法によりコスト，CO $ _{2} $ 排出量を算出した．算定式を以下に示す．
総輸送(収集・運搬)距離[km]

$$ =\Sigma\ \left\{2 点間 の 道路距離 [km]\times2( 往復 )\times 輸送回数 \right\} $$

输送回数

$$ = 输送量 [t]\nearrow 積載量 [t/ 回 ]\nearrow 充填率 $$

$$ CO_{2} 排出量 [t-CO_{2}] $$

$$ =\left\{ 総輸送距離 [km]\nearrow 燃料消費率 [km/kl]\right\}\times2.62( 軽油 \emptyset 排出係数 )[t-CO_{2}/kl] $$

燃料費（輕油）[円]

$$ =\left\{ 総輸送距離 [km]\ne 燃料消费率 [km/l]\right\} $$

收集時間 $$ h/年 $$

$$ = 年間の廃棄物 収集量 [t/ 年 ]\times 单位重量当たり 収集時間 [h/t] $$

$$ + 総輸送距離 [km/ 年 ]\ne 收集速度 [km/h] $$

一日の総収集時間 $$ h/日 $$

$$ =\left\{ 総 叹 集 時 間 [h/ 年 ]\nearrow365\right\}\times 叹 集 回 数 \nearrow7[ 日 ] $$

輸送車の必要台数[台]

$$ = 一日の総 収集時間 [h/ 日 ]\nearrow 輸送車一台あたり 収集時間 [h/ 台 \bullet 日 ] $$

収集の必要人数[人]

$$ = 輸送車 \mathcal{N} 必要台数 [ 台 ]\times\left\{1( 運転人員 )[ 人 / 台 ]+2( 收集人員 )[ 人 / 台 ]\right\} $$

年間の人件費[円/年]

$$ = 收集 \mathcal{O} 必要人数 [ 人 ]\times 人件費単価 [ 円 / 年 \cdot 人 ] $$

また，広域化を行う際には，中継施設を設置する場合とそうでない場合とが想定される(図5.2.5). 中継施設を設置する場合は，中継施設からごみ焼却施設へは，輸送効率を高めるために大型車へとごみを積み替える．本研究では，オプションとして中継施設を設置した場合を想定したが，後述の兵庫県を対象とした計算においては，中継施設の設置は考慮していない．
図5.2.5 広域化後の輸送オプションの概念図
#### 5.2.4 中間処理ごみ量勘定モデル

中間処理ごみ量は，収集されたごみの流れを受け止める変数である．収集ごみは，①直接焼却処理，②焼却以外の中間処理（粗大ごみ処理施設，資源化等を行う施設等），③直接資源化，④直接最終処分の各プロセスユニットへと流れる(図5.2.6).基本的に可燃ごみは直接焼却され，不燃，粗大ごみは選別施設，資源ごみは資源化施設を経る．不燃，粗大，資源ごみの一部は選別・資源化のあとで焼却され，焼却残渣として一部は埋立処分される．プロセス毎に実績値 $ ^{5)} $ をもとにモデルパラメータ（配分比）を設定し，算定する．一例として資源化施設のモデル化パラメータの入力インターフェースを図5.2.7に示す.

図5.2.6 中間処理ごみのフロー図
<資源物回收率>	紙
rP	布
rC	PET
rPT	ガラス
rG	鉄
Mm	アルミ
rA1	rA2
厨芥	0	0	0	0	0	0	0
新聞紙	0.95	0	0	0	0	0	0
雑誌	0.95	0	0	0	0	0	0
上質紙	0	0	0	0	0	0	0
段ボール	0.95	0	0	0	0	0	0
飲料用紙パック	0.95	0	0	0	0	0	0
紙箱、紙袋、包装紙	0	0	0	0	0	0	0
その他の紙(手紙、おむつ等)	0	0	0	0	0	0	0
布類	0	0.95	0	0	0	0	0
PETボトル	0	0	0.95	0	0	0	0
PETボトル以外のボトル	0	0	0	0	0	0	0
パック・カップ、トレイ	0	0	0	0	0	0	0
プラ袋	0	0	0	0	0	0	0
その他のプラ(商品等)	0	0	0	0	0	0	0
スチール缶	0	0	0	0	0.95	0	0
アルミ缶	0	0	0	0	0	0.95	0.95
缶以外の鉄類	0	0	0	0	0.95	0	0
缶以外の非鉄金属類	0	0	0	0	0	0	0
リターナブルぴん	0	0	0	0.95	0	0	0
ワンウェイぴん(カレット)	0	0	0	0.95	0	0	0
その他のガラス	0	0	0	0	0	0	0
陶磁器類	0	0	0	0	0	0	0
ゴム・皮革	0	0	0	0	0	0	0
草木	0	0	0	0	0	0	0
繊維類(布団、カーペット等)	0	0	0	0	0	0	0
木材(タンス、椅子等)	0	0	0	0	0	0	0
自転車、ガスレンジ等	0	0	0	0	0	0	0
小型家電製品	0	0	0	0	0	0	0
大型家電製品	0	0	0	0	0	0	0

図5.2.7 中間処理ごみ量勘定モデルのパラメータインターフェースの一例 (資源化施設の回収率)

#### 5.2.5 焼却処理施設運転勘定モデル

焼却施設の焼却規模，焼却量に基づき，施設運転に必要な人員数，光熱・薬剤量，エネルギー回収量等を算定し，人件費，施設保全費，光熱薬剤費ならびにCO₂排出量を算定する．また，施設の建て替えに伴うコスト，CO₂排出量の算定も行う．算定式，設定値は既往研究⁶,⁸をもとに設定した．

## ごみ焼却施設人件費[百万円]

=必要人員 $$ 人]×費用原單位 $$ 百万円/人 $$

## 必要人員[人]

=基準人員[人]+ー炉当たりの運転人員の追加[人/炉]×炉数[炉]

+施設規模当たりの炉運転以外に従事する人員の追加[人/(トン/日)]
施設保全費[百万円]

$$ = 施設建設費 [ 百万円 ]\times2\% $$

$$ ( 施設建設費は ,5.2.6 を参照 ) $$

光熱・薬剤費[百万円]

$$ =\Sigma\quad( 使用量 [*]\times 費用原单位 [ 百万円 /*]) $$

$$ ( 使用量 : 電力 [kWh],\ 重油 [kl],\ 水 [m^{3}], 薬剤 [t]) $$

電力使用量 $$ kWh $$

$$ = 電力消費量 [kWh]- 発電量 [kWh] $$

電力消費量 $$ kWh $$

$$ =(1+ 付加係数 )\times 单位重量のごみ処理に必要な電気使用量 [kWh/t- ごみ ]\times ごみ量 [t] $$

$$ + 单位重量の集塵灰処理に必要な電気量 [kWh/t- 灰 ]\times 集塵灰量 [t] $$

重油使用量[kl]

低位発熱量が1000 $$ kcal/kg $$ 以下の場合のみ計上．今回は計上しない．

水使用量 $$ m^{3} $$

$$ = 焼却ごみ量あたりの水使用量 [m^{3}/t]\times ごみ量 [t] $$

$$ + 单位重量の集塵灰処理に必要な水量 [m^{3}/t]\times 集塵灰量 [t]\} $$

薬剤使用量 $ ^{[t]} $

$$ = 单位重量当たり 薬剤使用料 [t/t]\times ごみ量 [t]or 集塵灰量 [t] $$

$$ \left( 薬剤 : 消石灰 , 苛性ソ一ダ , セメント, キレート剤 \right) $$

$$ 施設保全に伴う CO_{2} 排出量 [t-CO_{2}] $$

$$ = 施設保全費 [ 百万円 ]\times CO_{2} 排出原单位 [t-CO_{2}/ 百万円 ] $$

$$ 光熱 \cdot 薬剤 消費 に伴う CO_{2} 排出量 [t-CO_{2}] $$

$$ =\Sigma\quad( 使用量 [^{*}]\times CO_{2} 排出原单位 [t-CO_{2}/^{*}]) $$

$$ ( 使用量 : 電力 [kWh],\ 重油 [kl],\ 水 [m^{3}], 薬剤 [t]) $$

$$ プラスチック類の燃焼に伴う CO_{2} 排出量 [t-CO_{2}] $$

$$ = プラスチック類の重量 [t]\times CO_{2} 排出原単位 [t-CO_{2}/t- プラスチック ] $$
なお，ここで，プラスチック類以外のごみはバイオマス由来と考え，区別する.

#### 5.2.6 焼却処理施設の統廃合モデル

## (1) 建て替え時の必要処理規模の算定方法

平成10年頃に検討された広域化計画あるいは，その後に見直しが図られた広域化計画をベースとし，広域化を行う空間単位の設定，施設立地の設定，処理方式・規模の設定を行う.

広域化の空間単位は，地域の歴史的な経緯や関わりを踏まえ設定することが妥当である．その枠組みの例としては，県民局や県政局等の範囲が候補となる．それらは，エリア毎に行政の支所等があり，広域的な地域振興計画や地域計画の際に，一単位として利用されてきた．また，処理規模の設定にあたり，ごみ量の代理指標として広域化によって集約される人口により作成した関数を判断の基礎とした（図5.2.8）.

図 5.2.8 処理規模の設定時に使用した収集人口と必要処理能力の関係

## (2) 建て替え時の施設建設費の算定方法

建替時の費用を算定するには，廃棄物・3 R 研究財団発行の「ごみ焼却施設台帳 全連続燃焼方式編 平成21年度版」 $ ^{9} $ より，1990年以降の建設，焼却方式がストーカ炉，ガス冷却方式が全ボイラあるいは半ボイラ形式，の3条件をいずれも満たし，かつ処理能力が200トン/日以上，900トン/日以下の施設を選び費用関数を設定した（図5.2.9，対象施設数は33）.
図5.2.9 処理施設の更新時に用いた費用関数(全連続運転炉)

また，小規模施設（80～200トン/日）に関しても，建設時期，焼却方式，ガス冷却方式が同条件として費用関数を求め比較した（対象施設数6）。その結果，大規模施設の費用関数により算定した結果は，小規模施設の費用関数の結果と比べて，200トン/日の施設で約4%，100トン/日の施設で約12%費用が安価となる差異が見られた。

全連続炉運転の施設更新の際の統廃合の効果は，図5.2.9で設定した大規模施設の費用関数を用いて求める．全連続運転以外の運転方式（准連続，バッチ等）を同規模水準の連続炉へ更新するにあたっては，現状施設の処理能力当たりの費用原単位(実績値)より算定する．

また，全連続運転炉の発電効率は，年代を追う毎に上昇してきている $ ^{10)} $ ．400トン/日の焼却規模でみた場合，1990年代の発電効率は8%程度であったが，2000年代は15%程度に達している．また，現在の主流である蒸気条件が3MPaG×300℃方式の場合では15%を超え，近年採用されつつある4MPaG×400℃方式では，20％に達している．このように，技術発展と施設の大規模化に伴い，発電効率が上昇している効果を反映し，本モデルでは，施設更新に伴い，より高い発電効率を発揮する技術を選択できるものとした．

## (3) ストック・マネジメントモデルの考え方

廃棄物処理施設におけるストック・マネジメントは，他の社会基盤と同様に，一定の予算の中で維持・管理が行われている．この場合，あらかじめ計画されている大規模更新に対する予算化を行える場合を除いて，何らかの予算の平準化が求められる．一般的には長寿命化がライフサイクルコスト削減には効果があるものの，この予算の平準化のために，部品・消耗品等の取り替え時期を調和させることもマネジメントのひとつの視点となる．過去の施設更新は，ダイオキシン問題への対応等による不連続な更新が主であり，単純なサイクルの調整が平準化に繋がるかどうか不明な点も指摘されている．これらを踏まえた修理・修繕の時期の調整が必要である．
そのため、マネジメントモデルの枠組みは、図5.2.10のようになる。

図 5.2.10 ストック・マネジメントのモデルフロー

ライフサイクルの最小化問題を解くような解析的モデルも期待されるが，モデルに求められる要件が非常に複雑であることから，シナリオ別のライフサイクルコスト計算モデルに留めた．むしろ，計算されるべきものが，ライフサイクルコストだけでなく，財政支出平準化指標であったり，各年度の余剩能力指数であったり，さまざまな観点から評価可能であるシナリオモデルが望まれるであろう．このモデルは，大きく2つの点が特徴となる．

#### 【維持管理タイミングの柔軟化モデル】（図 5.2.11）

現実のアセット・マネジメントにおいては，部品交換や部材の修繕サイクルを柔軟に行っている．事実，維持・管理の特徴として，機能劣化が始まるもののまだ十分な能力を有している「賞味期限」と，最低限のレベルに機能劣化が達してしまう「消費期限」があり，「賞味期限」よりも長く「消費期限」よりも短いタイミングが最適タイミングである点があげられる．この期間であれば，故障確率との相互関係が問題となるものの，現実的な深刻な問題を発生させない可能性が高い．予算平準化を指向するとき，このような柔軟な運用が期待される．
1. 部品交換間隔の効率化

図 5.2.11 維持管理タイミング柔軟化モデルの考え方

【施設間連携モデル】（図 5.2.12）

廃棄物の発生場所と処理場所の空間関係を取り扱い，他施設や他自治体施設の一時支援による効率化を考慮する必要がある．連携対象の施設の機能や余剰分，また，廃棄物の輸送距離等の要因を考慮しなければならない．短期的な連携だけでなく，大規模更新や縮小シナリオの中での計画的な連携に対して，このモデルを考えることが重要である．

1. 老朽化施設から縮小 V.S. 小発生量地区から縮小総廃棄物輸送距離の長短によるコストの考慮

2. 相互支援による短期的な協力体制

図 5.2.12 施設間連携モデルの考え方
### 6. シミュレータの兵庫県地域への適用と施設更新で広域化を図りエネルギー回収を進める効果の推定と考察

### 6.1 シナリオデザインの枠組みの設定

シナリオデザインの枠組みを設定するにあたり，兵庫県および県下5市の循環計画担当課および広域処理の担い手の財団法人の参加でワークショップを開催し，また広域化が検討されている地域の自治体や廃棄物技術開発を担う全国組織へのヒアリングを通して，シナリオの基本方向を得た.

基準年は，統計値が比較できる近年として2010年とし，目標年は，現状施設の更新時期を考慮し，20年後の2030年とした．シナリオは，処理の空間的単位の志向性軸（分散型，広域型）と廃棄物処理方針の軸（3R推進，エネルギー回収）の2軸でデザインすることとした．

### 6.2 シナリオのデザイン

シナリオを区分する第一軸である処理の空間的単位としては，処理の単位をこれまでの基礎自治体とする「分散型」と，人口減に対応し廃棄物処理の費用負担を軽減する観点から，施設の集約化を図ることにより効率化を目指す「広域型」に分けた．

第二軸の処理方針は，これまでの循環社会形成の基本方針であるとして「3R推進型」と，ごみ焼却施設をドイツ等の諸外国で見られるエネルギー拠点施設へと変容させることを想定した「エネルギー回収型」に分けた．

本研究では，この２軸の組み合わせから４つのシナリオ（A1，B1，A2，B2）の想定し（図6.2.1），それぞれ毎に，ごみ焼却施設の更新に伴うコスト，二酸化炭素発生量，総発電量，リサイクル率，最終処分量を算出し，2010年から2030年まで５年毎の勘定値を得た.

図 6.2.1 本研究のシナリオ軸
### 6.3 シミュレーションで設定した条件

#### 6.3.1 人口の予測

人口予測は，先に示した兵庫県が2008年に実施したコーホート要因法による推計した出生率で低位，純移動率でトレンド収束型の結果を用いた．人口は全シナリオ共通である．

#### 6.3.2 ごみ減量対策

処理の方針軸（3R，エネルギー）に影響を与えるのはごみ量，ごみ質である．本研究では，既存の兵庫県の一般廃棄物基本計画（2012年度に改訂予定で審議中）を参考にしつつ，ごみ量，ごみ質に影響を与える施策として，ごみ収集の有料化，その他プラやその他紙の分別収集，事業系古紙のリサイクル促進等を取り上げた．

ごみ収集の有料化，事業系古紙のリサイクル促進は，全シナリオ共通で実施するとした．その他プラ，その他紙の分別収集は，3R推進型であるA1，A2シナリオでは，実施し，エネルギー収型であるB1，B2シナリオでは実施しないとした．その他プラ，その他紙は，月2回それぞれ別々に収集するものとした．

#### 6.3.3 施設の統廃合条件と基準

施設の統廃合を判断する根拠には，供用年数，施設の位置づけ，炉形式，施設規模の4指標を用いた．その4指標に対し，統合を進めることが是と判断される場合，すなわち統合の優先度の高いケースを3点とし，次いで2点，統合の優先度の相対的に低いケースを1点とした．4指標に関して採用した点数付けの一覧を表6．3．1に示す．なお，本研究では，施設を立地させるには現状の位置から選び，施設更新に伴い，建て替える施設と廃止する施設をシナリオに応じて設定している．

表6.3.1 統廃合の検討対象の判断指標と得点化

得点評価項目	3	2	1
供用年数	25年以上	20年以上	20年未満
施設の位置づけ	右以外	第二母施設	母施設
炉形式	バッチ式	准連続式	全連続式
施設規模	(A2, B1の場合)	80トン/日未満	80トン/日以上	100トン/日以上
(B2の場合)	100トン/日未満	100トン/日以上	400トン/日以上
第一は供用年数である．供用年数が25年以上経過していると統廃合の対象とするのは極めて合理的とされる．また，集約化して施設を廃止，あるいは他施設のごみを受け入れのために大規模化，高効率発電を行い，効率的運営を進めるための検討対象として，「供用開始20年」を設定した．

第二は広域化のエリア内 (本研究では県民局) における施設の位置づけである。母施設とは、広域化のエリア内で最大の処理能力を有する施設を意味し、第二母施設とは、エリア内において、母施設に次いで大きな処理能力を有する施設を意味する。

このような設定を行ったのは，ひとつに，施設規模の大きい施設にごみを集約化する方が合理的であること（小さい施設にごみを集約しても処理できない），二つに，収集運搬の相対的な効率性を向上させる目標に合致しているからである．すなわち，現有の施設規模が大きいということはその収集範囲の人口規模が大きいことを意味する．人口規模の小さい都市から大きい都市へ運搬した方が，収集運搬車両の往復回数が少なく，移動距離が短くなることから，相対的に効率は良くなる．本研究では，A2，B1シナリオは，収集効率を考え，エリア内に最低2施設（母施設と第二母施設）は有することとし，B2シナリオでは，最低1施設（母施設）は有することとした．

第三は炉形式である．炉形式がバッチ式であれば処理効率が低く，他の施設を受け皿とする更新に相乗りし共同化することが選好され，そのため統廃合の対象となる．炉形式が全連続運転炉でない場合には，供用年数の多少にかかわらず，エリア内の母施設または第二母施設に集約する案を優先して選ぶ．

第四は施設規模である．処理規模が80トン/日未満の施設において，発電を行うことは現実的ではない（実績並びにプラントメーカーへのヒアリング結果より）．発電によるエネルギー回収を前提とするならば，100トン/日以上の施設規模を維持することが望ましい．一方，施設の集約化を図り，大規模化し，発電効率を高めることは可能であるが，過度の集約化は収集運搬コストの増加を招く．

意思決定者の判断基準により，同じく発電を指向しても集約の空間スケールが異なってくると考えられる．すなわち，収集に伴うコストの増大に配慮しつつ，発電ができる程度の規模までの集約化を図るという選択肢と，可能な限り広域化を図り発電量を多くするという選択肢を想定しうる．

そのため，本研究では80トン/日以下の施設は，廃止の対象とし，また，統合化の際には100トン以上となることを一つの目安とした．さらに，大都市においては，処理規模が400トン/日を超える施設が広域化の検討エリア内に複数立地している事実がある．蒸気条件として4MPaG×400℃方式で発電を行えば発電効率は20％に達し，十分独立して運営することが可能であり，逆に，400トン/日の規模の大規模施設を一つに集約化すると，収集運搬の効率が悪くなることから，廃止しないケースを標準とした（廃止するケースも比較可能）．また，運営方式の標準は公設公営方式(従来型)とした．システム上は，時間ごとの費用のインベントリを区分し，別途
各種のストック・マネジメントの効果について巨視的に考察することが可能なサブモデルの開発をめざした。

### 6.4 施設更新で広域化を図りエネルギー回収を進める効果の推定と考察

#### 6.4.1 施設数と施設の処理能力

各シナリオの施設数の経年変化を図6.4.1に，2030年での施設配置の空間分布を図6.4.2に示す．現状延長型Bau(A1)の施設数は45施設である．広域化シナリオであるA2，B2シナリオでは，時間経過の度に施設数が減少する．B2シナリオの2015年の施設数がB1，A2シナリオより多いのに，2030年にはB2シナリオが最少となる理由は，制約条件として，B2シナリオでは県民局当たり最低1施設，B1，A2シナリオでは最低2施設と制約条件を設定しているためである．すなわち，B1，B2シナリオでは，母都市あるいは母都市に次ぐ施設のいずれかへの集約化が図りうる．一方，B2シナリオでは，母都市のみへの集約となるため，母都市施設の供用年数が若く，処理能力に余裕がない場合，集約化が図れず，建替時期(供用20年以降)まで，現状の施設を運用する経過となる．その結果，2020年以降，多くの施設が建替時期を迎えるときに集約化が進む．

図6.4.1 各シナリオにおける施設数の変化
- ごみ焼却施設

- 県民局境界

- 市区町境界

図 6.4.2 各シナリオにおける 2030 年のごみ焼却施設配置（分散型シナリオ（A1,B1）と広域化シナリオ（A2,B2））
図 6.4.3,6.4.4 に各シナリオにおける全連続運転炉の施設数と処理能力の経年変化を示す.

図 6.4.3 各シナリオにおける全連続運転炉の施設数の経年変化

図 6.4.4 各シナリオにおける全連続運転炉の処理能力の経年変化

A1 シナリオは, 炉形式の変更がないため, 全連続運転炉の施設数に変化はないが, 人口減(ごみ量減)に応じた施設建替（すなわち小規模への建て替え）であることから, 処理能力は年々減少する.

A2 シナリオの施設数が 2025 年まで A1 シナリオとほぼ同じ理由は，県民局内に 2 以上の全連続施設を存続させる制約条件があるため，全連続運転炉の施設数に変化がほとんどなく，広域化により，廃止される施設のほとんどが准連続式，あるいはバッチ式の施設のためである．2030 年は，全連続運転炉で供用年数が 25 年を超える施設があるため，集約化が図られることにより施設数は減少している．また，処理能力に関しても施設更新時にごみ量に応じた適規模に建て替えられる．
B1 シナリオにおいて，施設数および処理能力が増加する要因は，分散型であるが，エネルギー回収を図るため，これまで准連続運転炉であった施設の一部が廃止され，全連続運転炉に建て替えられるためである.

B2 シナリオが 2020 年まで処理能力が低下するのは，2015，2020 年までは，一部，処理能力に余裕がある施設にごみが集約されるが，建替はなされず，処理できるレベルでの過負荷運転状態となっているためである．その後，2020 年以降，更新時期を迎えたときに，過負荷運転から適規模運転になるように処理能力が増強されるため，処理能力が増加している．すなわち，B1 シナリオと B2 シナリオの処理能力の比較より，県民局単位で 1 施設への集約化を図る B2 シナリオで，供用年数 25 年以上で建て替えの対象とする現在の判断方法では，やや過負荷運転となる期間が長くなり．ごみの適正処理に関してやや脆弱である．そのため，本研究では検討できなかったが，広域化を図る際には，施設の余裕度を考慮しつつ，25 年の供用を待たず，前倒しでの施設更新を図る別の判断指標を加えた方が良いことが示唆された．
#### 6.4.2 コスト

コストの算定結果を図6.4.5,6.4.6に示す．図中の(施)，(収)は，それぞれ施設の建設・維持管理に関するもの，およびごみの収集に関するものを意味する．

図6.4.5 A1シナリオを基準とした各シナリオの費目別費用割合

図6.4.6 各シナリオの費用内訳
20年間の総費用の比較の結果，各シナリオ間の差は±2%程度と，ほとんど見られない．ただし，図一5の結果には，発電による売電収入による費用削減は勘定に含んでいない．なお，売電収入は総費用の約4～5%程度であり，その扱いについてはのちに述べる．

費用の中で収集の人件費の割合が最も高く，分散型シナリオで約45%，3R推進・広域化(A2)シナリオで約50%を占めている．一般的に広域化を進める場合には，収集コストの増加が懸念される．本研究においても広域化（A2，B2）シナリオは，収集関連（人件費・燃料費・車両整備費・購入費）コストが10～15%程度増加する．しかし，一方で，施設の集約化による施設関連（建設費，人件費，施設保全費，光熱薬剤費）コストが10～15%低減できる．その結果，総費用に関して差はほとんどない．

当初のシミュレーションでは，施設の運転管理の人件費と収集の人件費の費用単位は同額として計算を行った．この両者の費用単価が変われば，人件費総額が変化しシナリオ間に差が生じる．そこで，収集運搬の効率化にあたり，収集部分の費用と輸送部分の費用を別に計算するルールを作ることとした．

第一に輸送作業の効率化を図り，「積替え施設建設による大型車搬送」か「既存収集車利用の場合は輸送時運転手1人体制へ切り替え」を進めることによって，広域化による輸送距離の増加分による費用増加を打ち消すことは可能との簡易計算を得ている.

第二には，廃棄物発生密度がそれほど変わらない（人口減があったとしても回収作業の空間密度と作業工程は大きく変化しない）とみられる収集作業の効率化では，不燃物や資源物の回収の頻度や時間帯を変えるオプション，あるいは収集時の人口あたりの作業オペレーションのさらなる効率化のオプション等を想定しないと，分別の強化や資源回収の強化がコスト増加につながるジレンマを脱することができないことが簡易シミュレーションを追加することで得られている.

すなわち，収集運搬時の人員数，単価が結果に大きく影響をきたすため，費用低減のためには収集運搬の効果的なマネジメントが重要となる.

また，売電収入を考慮したとしても，各ケースとも，全連続運転炉の更新後は高効率発電を行うとしたため,現状の売電価格(8円/kwh)によるB2シナリオのコストの削減効果は0.5%しかない．また，廃プラ分の熱量（約40%）を除いたものをバイオマス発電とした場合，現状の売電価格では，A1とB2シナリオの総コストに差はない．すなわち，現行の売電価格では，経済的合理性が得られない．また，売電価格を42円，（廃プラ分を除いたバイオマス発電を25円/kWh）以上とした時，その効果による影響は3%程度見込むことができた．
#### 6.4.3 CO_{2} 排出量

CO $ _{2} $ 排出量の算定結果を図6.4.7,6.4.8に示す．図中の(施)，(収)は，コスト同様に，それぞれ施設の建設・維持管理に関するもの，およびごみの収集に関するものを意味する．

図6.4.7 A1シナリオを基準とした各シナリオのステージ別CO $ _{2} $ 排出量割合

図6.4.8 各シナリオのCO_{2}排出量内訳
CO $ _{2} $ 排出量は，エネルギー回収シナリオ（B1,B2）が1.03～1.05倍程度増加する．ただし，ここではコストと同様に発電によるエネルギー回収による機会便益（費用）的な意味でのCO $ _{2} $ 削減量を計上していない．

エネルギー回収シナリオにおいて，$\mathrm{CO}_{2}$が増大する要因は可燃ごみ中のその他容器プラスチック量の差である．今回の計算において，$\mathrm{CO}_{2}$排出量のうち，約75%は可燃ごみ中のプラスチック類の燃焼に起因する．そのため，その他プラ類を収集する3Rシナリオと収集しないエネルギー回収シナリオにおいて差が生じた．また，施設に関わる$\mathrm{CO}_{2}$排出量（施設建設，施設保全，燃料・薬剤費使用）は，全体の2割程度であり，広域化（A2，B2）シナリオでは，A1シナリオよりも低減できる．また，コストでは，分別収集に伴う人件費が大きく結果に影響をきたしていたが，$\mathrm{CO}_{2}$排出量においては，分別収集を実施しても，収集運搬に伴う$\mathrm{CO}_{2}$排出量が小さいため，その影響は小さい．

また，発電に伴うエネルギー回収をCO_{2}削減効果として計上すると，B1シナリオは，A1シナリオとほぼ同等であるが，広域化シナリオであるA2，B2シナリオでは，A1シナリオよりも5%程度多くCO_{2}排出量を削減できる．
#### 6.4.4 総発電量

総発電量の算定結果を図6.4.9に示す．図6.4.9の左は各シナリオの年間の総発電量の経年変化の比較を表し，右は2010年～2030年までの総発電量の比較を表している．いずれもA1シナリオを基準としている．

図 6.4.9 各シナリオの年間発電量の経年変化(左)と総発電量の比較

各年度の経年変化から，A1シナリオにおいても全連続運転炉では，建て替え時に高効率発電を導入するとしているため，2010年に比べて，2030年は約1.5倍発電量が増加している．また，B2シナリオでは1.9倍と，更新時に高効率発電を導入することにより，現状の1.5～2倍近い発電が可能である．次に，20年間の総発電量に関して，エネルギー回収シナリオのB1，B2の総発電量は，A1シナリオと比べ，それぞれ1.12倍，1.21倍多い．

A2(広域・3R推進)シナリオとB1(分散・エネルギ回収)シナリオの比較から，A2シナリオよりB1シナリオの方が総発電量は大きい．この要因は，A2シナリオでは，供用年数が25年を超え，かつ施設の位置づけが低い場合（周辺施設よりも規模が小さい）は，廃止されるのに対し，B1シナリオでは，分散型のため，ごみ量の減少に伴い，規模はやや小さくなるが，准連続方式やバッチ式の施設を廃止し，ごみの集約化を図り，全連続運転方式と高効率発電の組み合わせ施設に更新するためである．このように現状よりも小規模であっても処理能力が100トン/日前後の施設であれば，高効率発電を導入することにより，発電量を確保することが可能であることが示唆された．

また, 今回の結果では, A2シナリオの発電量が低く見積もられたが, A2シナリオにおいても, 2030年には, 施設の位置づけが高い施設の更新時期を迎えるため, 発電量がB1シナリオと同程度に増加している. このことから, 発電量を確保するために, 施設の更新時期を早めるなどの選択を行えば, B1シナリオと同等, あるいはそれ以上の発電量を確保できると考えられる.
#### 6.4.5 リサイクル率

リサイクル率の算定結果を図6.4.10に示す.

リサイクル率は，日本の一般廃棄物（環境省）の定義に従い，（資源化量＋集団回収量）/（ごみ総量＋集団回収量）にて算定した．その結果，現状の19％から3Rシナリオ（A1,A2）で22%，エネルギ回収シナリオ（B1,B2）で21％とわずかに増加する．リサイクル率は資源ごみの排出時の回収率および選別時の選別率に起因するため，より高い目標を掲げて将来を検討するには取集の分別強化とコミュニティの各種主体による回収の促進策の効果を表すサブモデルの開発が必要であることが再認識できた．

#### 6.4.6 最終処分量

最終処分量の算定結果を図6.4.10に示す.

最終処分量に関しては，処理規模の大きな施設で処理した方が強熱減量が大きいため，わずかに減量はされるが，その程度は極めて小さい．そのため，最終処分量に関しては，シナリオにかかわらずほとんど同じ量である．

図6.4.10 各シナリオのリサイクル率および最終処分量の比較
### 6.5 焼却施設更新シナリオ分析のまとめ

人口減少および低炭素社会への移行の中で，基本的な社会基盤であるごみ焼却施設を更新していくシナリオを構築し，広域化とエネルギー回収を評価する手法を開発し，兵庫県に適用した．本研究で得られた知見を以下に示す．

1) 現状の地区内処理で, 現行規模の施設更新を進めるBauシナリオと基礎自治体の単位よりも大きい単位（複数の基礎自治体での処理，ここでは県民局と呼ばれるエリア単位）で施設更新を進める広域化シナリオの比較より，広域化シナリオにおける収集費用（人件費・燃料費・車両整備費・車両購入費）は，多くの既往研究が指摘するように増大するものの，施設にかかる費用（建設費・人件費・保全費）を低減できるため，20年間(2010年～2030年)の総費用の増加率はBauシナリオの1.01～1.02倍と大差は見られなかった．また，発電による売電効果として売電価格を8円/kWhとして試算すると広域化シナリオの方が費用面でやや有利になることが示唆された．

2）一方， $ CO_{2} $ 排出量の観点からは，その影響因子が可燃ごみ中のプラスチック類の燃焼にあることから，3R推進シナリオにより，その他プラ類を分別収集することにより減少させるというメリットが見られた．しかし，ごみ発電によるグリーン電力を $ CO_{2} $ の削減効果として計上した場合，その他プラ類を分別収集しなくても，広域化を図り，発電すれば，Bauシナリオよりも $ CO_{2} $ 排出量を少なくできることがわかった．

3) 今後の施設更新時に高効率発電を導入することにより, 現状よりも1.5～2倍近い発電量を生み出すことが可能であることを示した. 特に広域化シナリオにおいては, 現状の2倍近い発電量が得られ, 地域エネルギー供給施設として位置づけられるポテンシャルがあることから, エネルギー回収, 拠点施設としてごみ焼却施設が都市未来の革新の対象として大きな可能性を有していることが示唆された.

以上のことから，人口減少および低炭素社会への移行の中で，ごみ焼却施設を更新していくシナリオの構築に基づき，広域化とエネルギー回収を評価する手法を開発した．兵庫県を対象に2010－2030年の期間で，コスト，CO $ _{2} $ 排出量，総発電量，リサイクル率，最終処分量を算定した．広域化シナリオは，Bauシナリオよりも収集コストは増大するものの，施設運営・管理にかかるコストを低減できるため，両シナリオには総コストに差がないことを明らかにした．また，発電の効果を売電収入およびグリーン電力としてCO $ _{2} $ 削減に計上すると，わずかに広域化シナリオの方が優位となった．総発電量は，広域化シナリオでは，Bauシナリオの2倍近い発電量が得られ，地域エネルギー供給施設の拠点となり得ることが示唆された．
### 7. 兵庫県南部市街地の廃棄物焼却施設の補修更新実績の分析

### 7.1 施設インベントリ評価システムの必要性と評価の枠組み

平成20年度におけるわが国のごみ総排出量は4,811万トン，1人1日当たりのごみ排出量は1,033gである $ ^{11)} $ 。総排出量は平成12年度の5,483万トン（1,185g/人・日）をピークに継続的に減少している。このうち平成20年度の直接焼却量は，3,574万t/年であり，直接焼却処理量も減少傾向にある。

また，平成20年度におけるごみ焼却施設の総施設数は1,269，総処理能力は187,303トン/日であり，平成12年度以降に着目すると施設数（平成12年：1,715）は，市町村合併や広域化計画の推進による施設の集約化が進んだことから年々減少している．一方，処理能力（同年：202,733トン/日）は，年度によりわずかな増減は見られるが，10年間では微減傾向にある．これはダイオキシン類対策を主目的とした広域化計画が推進されたことや平成12年以降の資源循環政策の推進によるごみ量が減少してきていることが背景として考えられる．

このように焼却処理量，ごみ焼却施設の施設数，処理能力は減少傾向にあるものの，膨大な社会資本ストックが形成されている.近年では，ごみ焼却施設は廃棄物の適正処理に留まらず，熱回収の促進にも寄与しており，温暖化対策，低炭素社会に向けた環境施設になってきている.

社会資本のストック管理の面から見た場合, ごみ焼却施設と他の都市施設との大きな違いは, 耐用年数が短いことである. 一般のコンクリート系の構造物の耐用年数が50年程度であるのに対して, ごみ焼却施設の廃止時の供用年数の分布をみると25年前後が多い $ ^{1)} $ . これは施設を構成する設備や機器, 部材が高温・多湿やHCl等の腐食性雰囲気に暴露され, 機械的な運動により摩耗しやすい状況下において稼働することが多く, プラントの性能劣化を理由に施設全体を廃止するためである.

しかし，現在の国及び地方公共団体の財政状況が厳しい状況も相まって，これまでの25年を目安とした廃止から，施設の機能を効率的に維持する施設の延命化，長寿命化へと社会的状況が変化してきている．平成22年3月には，廃棄物処理施設長寿命化計画作成の手引きが策定され，適切な廃棄物処理施設の機能保全による施設の長寿命化が求められている

以上のように廃棄物処理施設を取り巻く環境は，ダイオキシン類等の排ガス規制の強化，ごみ量減少，財政難等，大きく変化してきている．また，将来の人口減少が予見される中で，従来の適正処理に加え，さらに，資源循環，熱回収を中心とした温暖化対策，低炭素化等，新たな役割も担わなければならない．これらの要請に応えるためには，今後，ストックマネジメントの考えに基づく管理・運営の導入や，長期的に施設を更新・運営管理をしていく基本的な運用モデルが必要である．

ごみ焼却施設は,高温部の部材の損耗や低温部の部材の酸性ガスによる腐食などが発生するため，定期的な点検整備，補修が必要となる機器・部材が多い．また，ボイラを始めとする法定点検が必要な設備も多く，これらの毎年の施設保全費は，全連続運転のストーカ师の場合，
建設費の2～3％必要であり(施設管理者・メーカー担当者ヒアリング結果)，財政難の中，管理者である市町村にとって負担となっている.

複数の行政に対するヒアリングの結果，現状におけるごみ焼却施設の施設保全は，施設管理者の経験に基づく部分が大きい．また，東京都や大阪市等の大都市を除き，各市町村が管理するごみ焼却施設は，1～3施設程度であり，自らが管理する施設間での施設保全費を比較・分析することも困難である．

ごみ焼却施設の施設保全費に関する既往研究は少ないが，大澤ら $ ^{12} $ は，44施設のアンケートに基づく実態調査から，施設保全費について，①建設費に対する施設保全費は，稼働開始後5年目以降からは3～5%であった，②同じ施設では年度間で大きな差はないが，施設間では大きな差が見られた，③ストーカ炉においては，施設保全費と施設規模に相関は認められたが，稼働開始年，稼働率(=年間処理量/処理能力)，運転主体(直営，直営+委託，委託)との相関は認められなかったことを明らかにしている.

これまで既往研究において，統計的な分析に基づく評価や年間の総施設保全費などは調査されているが，具体的にどのプロセスのどの機器・部材で点検，補修，更新が必要であり，また，その時期はいつであるか等，具体的な施設保全計画に資する検討はなされていない．これまでなされてこなかった理由の一つは，経年毎の機器・部材単位の点検，補修，更新に関する整備内容，費用のデータを入手することが非常に困難なためである．

本研究ではこの問題に対して兵庫県の複数の自治体の協力を得て,平成22年度に検討委員会を組織し，個別の事前協議ならびに4度にわたる委員会を開催し，データの収集を行った．なお，対象施設が全てストーカ式全連続運転焼却炉であることから，ごみ処理施設整備の計画・設計要領文献)ならびに長寿命化計画作成の手引きを参考に,図7.1.1に示す7つのプロセスフローと3つの共通要素からなる設備毎に，点検，補修，更新を区別し，表7.1.1に示すインベントリからなる焼却場の施設保全勘定モデルを描いて検討を加えた.

本研究において構築するモデルは，これまでいくつかの機器・部材に関して施設管理者が経験に基づき判断していた施設保全の時期・内容を明らかにし，その費用を推定可能とする，これまでにはないものである．本モデルを活用することにより，施設保全においてウェイトの高い設備，機器・部材の保全費とその時期の推定が可能であり，さらにその損傷，劣化要因の分析を加えることにより，予防保全的な対応の検討も可能となる．